爬虫数据存储进阶：MySQL+MongoDB+CSV 场景化选型指南（附实战优化）

前言：存储选错，爬虫白跑！你是不是也踩过这些坑？

做爬虫项目时，很多人会忽略“存储”这个关键环节：用CSV存10万条数据，后续筛选要遍历半小时；用MySQL存非结构化的评论数据，字段频繁变动导致表结构一改再改；用MongoDB存需要频繁查询的商品价格，查询速度慢到崩溃。

我爬过电商商品、社交媒体评论、招聘信息等各类数据，最深的感受是：没有最好的存储方式，只有最适合场景的选择。CSV适合快速导出，MySQL适合结构化查询，MongoDB适合灵活字段，选对了能让数据处理效率提升10倍，选错了只会让后续分析、使用一团糟。

这篇文章不搞理论堆砌，全程基于实战场景，从“每种存储的核心适用场景”到“实战代码+优化技巧”，再到“百万级数据避坑指南”，一步步教你根据数据类型、体量、使用需求选择最优存储方式，所有代码可直接复制运行，让你少走90%的弯路。

一、先明确核心判断维度：3个问题定存储方式

选择存储前，先问自己3个问题，避免盲目决策：

1. 数据类型：是结构化数据（如商品名称、价格、销量，字段固定）、半结构化/非结构化数据（如评论、商品详情，字段可能变动），还是临时导出数据（如一次性爬取后需Excel分析）？
2. 数据体量：是万级以内的小数据、十万-百万级的中大数据，还是千万级以上的海量数据？
3. 核心需求：是需要快速写入、频繁查询、去重、事务支持，还是仅需临时存储、快速导出？

带着这3个问题，再看下面的具体方案